Analysis of Prednisolone-Induced Osteoporosis Using the Japanese Adverse Drug Event Report Database
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Osteoporosis is an adverse event of prednisolone. This study aimed to assess prednisolone-induced osteoporosis (PIO) profiles and patient backgrounds by analyzing data from the Japanese Adverse Drug Event Report (JADER) database. METHODS: The current study focused only on orally administered prednisolone. PIO was defined using preferred terms from the Medical Dictionary for Regulatory Activities. Reporting odds ratio (ROR) at 95% confidence interval (CI) and the time-to-onset profile of PIO were used to evaluate adverse events. RESULTS: The RORs (95% CI) of the female and male subgroups were 4.73 (4.17-5.38) and 2.49 (2.06-3.00), respectively. The analysis of time-to-onset profiles demonstrated that the median values (interquartile range: 25.0-75.0%) of PIO were 136 (74.0-294.0). The prednisolone treatment duration was significantly longer in the PIO patient group than in the non-PIO patient group. The findings suggest that patients with rheumatoid arthritis, systemic lupus erythematosus, and nephrotic syndrome receiving prednisolone have different age-related PIO profiles. CONCLUSIONS: Our results suggest that longer prednisolone treatment duration and larger cumulative dose might be risk factors of PIO. The potential risk for PIO should not be overlooked, and careful observation is recommended.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».